我试图理解为什么numpy的cumsum函数比手动的c++循环快得多。我使用pybind来提供从C++代码到python的映射。数字优先: [nav] In [24]: x = np.arange(100_000, dtype=np.float32)
295(x)
9.26 ms ± 137 µs per loop (mean
我的第一个原型是用python编写的,我发现sigmoid在某种程度上是程序的瓶颈,占总运行时间的30%。# x is a fixed size vector here return numpy.reciprocal(1.0 + numpy.exp(-x)) y = numpy.exp(x)令人惊讶的是